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基于样本特征耦合分析的油料储运系统异常检测研究

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基于样本特征耦合分析的油料储运系统异常检测研究

作者：王汝墨北京石油化工学院

学位级别：硕士

随着数字化转型和工业互联网的快速发展,油料储运等工控系统的安全防护日益重要,以深度学习为代表的工控系统异常检测算法对数据提出了更高要求。油料储运数据特征矩阵存在分布相关性不确定性、特征间相关性强弱难以判定等问题,导致深... 详细信息

随着数字化转型和工业互联网的快速发展,油料储运等工控系统的安全防护日益重要,以深度学习为代表的工控系统异常检测算法对数据提出了更高要求。油料储运数据特征矩阵存在分布相关性不确定性、特征间相关性强弱难以判定等问题,导致深度学习等算法的局部特征提取无法保证相邻特征相关性最强,进而影响模型的准确性和泛化性降低,因此亟待开展相关的研究。本文围绕着油料储运系统数据集构建、特征间的耦合分析与异常检测模型精度验证三个方面进行研究,主要内容如下:(1)为采集和生成油料储运系统的正常与异常样本数据,基于某真实油料储运工控系统业务搭建的半实物仿真系统,模拟真实油料储运系统的控制策略,采集正常运行数据,并设计可能出现的多类异常攻击,得到异常数据,构建了可支撑后续研究的油料储运工控系统业务数据集。(2)为增强工控数据序列特征间的局部空间相关性,提高异常检测模型的应用范围和准确度,提出了一种特征螺旋式重排序(CNN-Reorder,CR)方法,将每个样本向量,螺旋式生成一个满足空间局部最大相关性的合成矩阵,使得特征冗余序列大幅减少。首先,基于皮尔逊相关系数,构建一个特征列间的相关系数矩阵和一个特征与标签列间的相关系数向量。其次,提出了改进m RMR排序约束框架,根据相关系数的计算结果,由矩阵中心开始按照最大相关性和最小冗余度等约束进行环状螺旋式特征排序生成合成矩阵,使得检测模型在其空间相邻区域能够提取最大相关特征。通过与同类型算法对比实验,本方法得到的特征热力图更趋合理,数据量平均减少为26.24%。能够在提高数据集质量的同时减少冗余序列的出现,为后续检测任务提供了高质量的数据特征表示。(3)为验证重排序后的数据在异常检测任务中的效果,使用2个相关领域公开数据集与3个油料储运领域自建数据集进行实验验证。通过CR对5个数据集进行特征重排序,并采用深度学习检测模型进行数据特征学习。与5种经典分类算法对比,排序后的数据能使检测精度平均提升约25%,数据能够满足算法的特征提取要求,为深度学习相关算法的应用提供支持。

关键词：油料储运系统特征耦合分析特征重排序深度学习异常检测

油料储运工控系统运行数据异常检测关键技术研究

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油料储运工控系统运行数据异常检测关键技术研究

作者：刘家译北京石油化工学院

学位级别：硕士

油料储运工业控制系统是国家工业生产基础设施的重要组成部分,油料储运工业控制系统的安全关乎人民生命财产安全和国家安全。近年来“中国制造2025”、“工业4.0”、“工业互联网”等概念的提出标志着传统的、独立隔离的工控系统开始接... 详细信息

油料储运工业控制系统是国家工业生产基础设施的重要组成部分,油料储运工业控制系统的安全关乎人民生命财产安全和国家安全。近年来“中国制造2025”、“工业4.0”、“工业互联网”等概念的提出标志着传统的、独立隔离的工控系统开始接入互联网,给工控系统带来了严重风险。目前,单纯的网络防护已经不能满足安全要求,基于系统运行数据的异常检测越来越引起人们的重视。当前工控系统异常检测中面临异常数据少、单现场异常检测模型特征提取能力不足和异常检测模型多现场间迁移能力差的问题,本文围绕数据生成、异常检测模型构建和异常检测模型的迁移学习三个方面进行了研究,并使用了三个公开数据集和三个自建数据集进行相关实验验证,具体内容为:(1)为解决当前数据生成方法生成的工控样本数据与原始数据整体分布相差较大的问题,提出一种基于MAUDDPM的数据生成方法增强模型在数据生成时对于数据分布和对于长距离关联性的学习能力。该方法使用扩散模型学习数据复杂分布,在U-Net网络的上、下采样过程中添加多头注意力机制学习工控数据蕴含的长距离关联性。实验表明,对比基于生成对抗网络和自编码器的方法,该方法所生成的异常数据整体分布与原始数据相差较小,特征多样性更高。(2)针对当前单现场异常检测模型难以提取工控数据特征间长距离与特征错位时序关联的问题,提出了基于TFANet的工控异常检测方法。该方法使用傅里叶变换获取频域振幅、相位数据,与原始时域数据同时输入网络计算注意力权重,再通过错位时序变化和特征间长距离关联两个视角搭建网络结构,以提取数据的完整特征,从而提高模型的特征提取能力。实验表明,该方法相较于另外三种基于时序特征建模的方法在准确率、精准率、召回率、F1分数、ROU-AUC分数五项指标上具有明显提升。(3)为解决工控系统现场间差异过大导致的适用于某个现场的异常检测模型难以部署在多个现场的问题,提出了一种基于迁移学习的注意力交互异常检测方法以增强模型多现场迁移能力。该方法通过一个空间映射模块将不同工控系统的数据映射至同一空间学习两域的共有特征,使用改进的损失函数优化映射结果。设计了注意力交互模块,以提高知识迁移过程中对工控数据特征的表征能力。实验表明,该方法与另外四种基于对抗式的迁移学习方法在平均正确率上有不同程度地提高,数据可视化结果显示该方法能够在知识迁移过程中有效表征工控数据特点。

关键词：工控安全异常检测数据生成特征提取迁移学习

考虑源荷不确定性的含光伏配电网动态重构方法研究

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考虑源荷不确定性的含光伏配电网动态重构方法研究

作者：王楠楠北京石油化工学院

学位级别：硕士

在国家能源绿色转型和“双碳”目标的推动下,配电网分布式光伏渗透率日益增加,使其由原来的单一电能分配网络转变为源网荷相互协调分配资源的新型配电系统。源荷随机性导致配电系统运行状态不确定性增加,可以通过网络重构优化含光伏配... 详细信息

在国家能源绿色转型和“双碳”目标的推动下,配电网分布式光伏渗透率日益增加,使其由原来的单一电能分配网络转变为源网荷相互协调分配资源的新型配电系统。源荷随机性导致配电系统运行状态不确定性增加,可以通过网络重构优化含光伏配电网的拓扑结构,达到提高系统经济性、提升分布式光伏消纳比例、增强系统运行安全性的目的。本文围绕考虑源荷不确定性的含分布式光伏配电网动态重构模型及方法展开研究。首先,使用场景分析法对源荷不确定性进行描述,并根据实际历史数据计算源荷概率密度函数及其相关性矩阵。利用Cholesky分解的秩相关拉丁超立方采样技术,构建了大型且具相关性的原始场景集合。随后,采用基于概率距离的后向简约场景削减法,剔除冗余场景,仅保留了具有代表性的场景及其对应的场景概率。其次,采用基于无迹变换的概率潮流计算方法对含分布式光伏配电网进行潮流计算。考虑源荷不确定性对潮流计算的影响,构建潮流计算模型,研究基于不同采样策略的三种无迹变换计算方法,通过仿真算例验证,探讨它们的收敛性、计算精度和计算时间。同时,分析了如果不考虑输入随机变量的相关性,计算得到结果误差较大。最后,建立考虑源荷不确定性的动态重构模型,以有功网损、平均电压偏差、负载均衡度为优化目标,采用帕累托思想处理多目标问题,提出一种混合多目标粒子群算法对模型进行求解。针对传统多目标粒子群算法容易陷入局部最优,求解速度慢的不足点,采取基于混沌搜索的二次寻优和引入鸡群优化思想提高粒子之间的信息利用率,提高后期求解速度。以IEEE33节点配电网仿真系统为例,证实了所提出模型和改进算法的有效性。

关键词：分布式光伏概率潮流有源配电网多目标优化动态重构

基于生成对抗网络的重叠验证码分割与识别方法研究

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基于生成对抗网络的重叠验证码分割与识别方法研究

作者：韦家成北京石油化工学院

学位级别：硕士

验证码,作为实施图灵测试的一种手段,主要目的在于区分用户是人类还是自动化脚本。这一机制在账户的注册、登录及身份验证环节扮演着核心角色,是确保数字互动安全不可或缺的一环。特别是,字符型验证码,以其简便的生成过程及低成本的维... 详细信息

验证码,作为实施图灵测试的一种手段,主要目的在于区分用户是人类还是自动化脚本。这一机制在账户的注册、登录及身份验证环节扮演着核心角色,是确保数字互动安全不可或缺的一环。特别是,字符型验证码,以其简便的生成过程及低成本的维护优势,占据了验证码应用的主流地位。目前,粘连字符验证码,因其字符之间的重叠和粘连,给自动识别带来了显著的难度。然而,随着计算机视觉和图像处理技术的进步,传统的验证码系统面临着越来越大的挑战。近年来随着生成对抗网络的提出,各种复杂的图像处理任务都找到了新思路。通过深入研究字符验证码的识别技术,不仅可以揭示其设计中潜在的弱点,而且能够为提升验证码系统的复杂性和安全性提供指导,进一步筑牢网络空间的防线,为用户构建一个更加安全的在线环境。因此,本文针对重叠字符验证码的分割与识别展开研究。主要的研究内容如下:(1)针对字符验证码中存在的重叠数字与现有的重叠数字分割方法在数字高度重叠的情况下分割精度差的问题,提出了一种能够精确分割的方法——基于生成对抗网络的重叠数字方法。通过引入自注意力机制,让网络学习到图像特征的长距离相关性、更有效地提取图像特征。在训练阶段,使用判别器网络模型对数字相互独立的样本进行学习;将数字重叠的样本作为生成器模型的输入,并使用判别器网络和生成样本与对应标签的误差实现生成器网络的优化。方法的核心在于让生成器学到从数字重叠到数字相互独立的映射关系。实验结果表明,所提出方法在分割重叠数字图像的主客观评价指标均在较高的水平。(2)为了进一步探索验证码重叠字符的高精度分割方法,提出了一种基于生成对抗网络的重叠字母分割方法。其中,引入Inception结构来构建判别器网络模型,引入U-Net结构来构建生成器网络模型。使用多种字母数据集合成重叠字母数据集训练网络。实验结果表明,相比于普通卷积结构,Inception结构引入判别器网络和U-Net结构引入生成器网络,能够进一步提高重叠字母分割精度。(3)与实际应用相结合,将基于生成对抗网络的重叠字符分割方法应用到验证码重叠字符的分割上。由于重叠模式的激增,一些生成对抗网络的分割精度不高。因此,基于Cycle GAN来分割验证码的重叠字符。首先对判别器和生成器的结构进行改进,分别提高判别器的判别能力和生成器的分割能力。其次通过循环一致的思路来训练生成器,学习两种验证码数据的分布。最后利用生成器将带有干扰噪声且存在字符重叠的验证码图片映射成不带干扰噪声且字符相互独立的验证码图片,达到分割验证码重叠字符的目的。实验结果表明,所提出方法可以较好地分割验证码重叠字符,分割图像的主客观评价指标均在较高的水平。

关键词：深度学习生成对抗网络图像处理重叠字符分割字符识别

冲击载荷下单晶铁塑性变形与相变的分子动力学模拟

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冲击载荷下单晶铁塑性变形与相变的分子动力学模拟

作者：周孟谦北京石油化工学院

学位级别：硕士

自铁的α(?)ε相变现象被发现以来,深入探究这一相变在冲击作用下的具体转变过程与机制便成为该领域的重点议题。现有的实验技术仍无法观测到BCC相转变为HCP相的细节,因此,结合模拟手段成为解释实验现象的重要手段。但是近年来的模拟研... 详细信息

自铁的α(?)ε相变现象被发现以来,深入探究这一相变在冲击作用下的具体转变过程与机制便成为该领域的重点议题。现有的实验技术仍无法观测到BCC相转变为HCP相的细节,因此,结合模拟手段成为解释实验现象的重要手段。但是近年来的模拟研究也未能展现出相变与塑性的耦合机理。这些问题的存在提醒我们,未来研究需要进一步结合实验与理论方法,深入探讨相变机制,为解决实际应用中的问题提供更为可靠的理论支持。本论文工作所有的数值模拟都是基于开源分子动力学软件LAMMPS,首先介绍了分子动力学基本原理、势函数的选取以及数据处理所用的软件和方法。利用活塞冲击法,探讨了沿[110]晶向冲击作用下单晶铁的塑性与相变的耦合机理。通过对相分数,位错密度,径向分布函数等的量化分析,发现单晶铁在不同晶向冲击下会出现不同的塑性变形行为。单晶铁在[110]晶向的冲击下表现出了独特的弹塑性或相转变临界状态。位错的运动会阻碍相变过程,相变会使得应力减小,与位错产生密切相关的滑移系得以确定,它们分别是(11(?))[111]和(112)[11(?)]。这两个滑移系代表着位错在材料内部滑移的主要路径和方向。在[110]晶向冲击下,原子间的失配位错和位错融合是主要的塑性变形机制。为探究铁的各向异性是如何影响冲击作用下塑性与相变的耦合,本论文研究了沿[100]、[111]晶向冲击作用下单晶铁试样的响应行为。模拟结果表明,在[100]晶向下的冲击过程中,也观察到塑性变形现象,滑移是主要的塑性变形机制且BCC相大部分转变为HCP相,沿[111]晶向冲击,原子间的堆垛错和面内原子的再分布是主要的塑性变形机制,BCC相大部分转变为FCC相。最后本文总结了论文的主要结论和创新贡献,并提出了未来研究的前景。

关键词：单晶铁分子动力学冲击波塑性相变

基于PEDOT:PSS导电聚合物应变传感器的制备及性能研究

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基于PEDOT:PSS导电聚合物应变传感器的制备及性能研究

作者：谢海滢北京石油化工学院

学位级别：硕士

可拉伸应变传感器在智能可穿戴设备和人工智能领域展现出广泛的应用前景。然而,要制造出具备优异拉伸性能、宽传感响应范围、高灵敏度、快速响应时间和循环稳定性的高性能应变传感器仍具有挑战性。本研究采用溶液法制备了系列基于聚（3... 详细信息

可拉伸应变传感器在智能可穿戴设备和人工智能领域展现出广泛的应用前景。然而,要制造出具备优异拉伸性能、宽传感响应范围、高灵敏度、快速响应时间和循环稳定性的高性能应变传感器仍具有挑战性。本研究采用溶液法制备了系列基于聚（3,4-乙烯二氧噻吩）:聚（苯乙烯磺酸盐）(PEDOT:PSS)导电聚合物的应变传感器,系统评估了这类应变传感器的性能。本文聚焦于制备多孔复合材料,并探索了通过浸渍法制备具有不同三维多孔结构的可拉伸导电复合材料的方法。通过对多孔材料及浸渍溶液等方面展开分析,旨在为制备具有高灵敏度、强稳定性、可重复使用的应变传感器提供新的解决方案。具体研究内容如下:（1）本研究采用抽滤浸渍法将PEDOT:PSS导电溶液均匀负载到聚氨酯（PU）纤维膜上,制备出导电纤维膜。通过扫描电子显微镜（SEM）和能量色散X射线光谱（EDS）分析,证实了PEDOT:PSS成功负载于PU多孔纤维结构中。研究了纤维直径、掺杂剂和等离子处理对导电纤维膜的影响,其电导率可高达1.515 S/cm。结果表明,该导电复合薄膜具有良好的耐水洗性能,并展现出优异的应变传感器性能,其灵敏度（GF）在ε=0–40%、ε=40%–80%、ε=80%–100%,ε=100%–140%的应变区间分别为0.692、3.318、6.435和11.183。（2）本研究开发了一种以PU海绵为三维支撑结构,以PEDOT:PSS为导电填料的应变传感器。通过添加N-辛基三甲基溴化铵（OTAB）来增强PEDOT:PSS/PU复合海绵的拉伸性,成功克服了材料在拉伸过程中的断裂问题。通过预拉伸处理使海绵形成了微断裂结构,显著提高了传感器的灵敏度、线性响应和稳定性。该应变传感器断裂伸长率超过100%,灵敏度极高（GF=18.97）,在0–60%的应变范围内具有良好的线性度（R2=0.99）,响应时间为100 ms,且具有1000次循环稳定性。此外,基于该应变传感器设计的智能运动监测装置能够远程收集并传输实时运动状态至计算机界面,实现运动数据的实时可视化。（3）本研究开发了一种以葡萄糖模板法制备的苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物（SBS）海绵为基底,并以PEDOT:PSS为导电填料的应变传感器。在复合体系中引入纤维素纳米纤维（CNF）和甘油,使用11-氨基十一烷酸（11-AA）水溶液对SBS海绵进行表面改性,以增强与PEDOT:PSS的界面相互作用。11-AA的加入显著降低了SBS复合海绵的初始电阻,而CNF进一步增强了界面相互作用,改善了传感性能。CNF的浓度和添加量对维持电导率和界面相互作用至关重要,适量的CNF能提升传感器性能,但过量则会降低性能和电导率。PEDOT:PSS/SBS传感器电导率为0.38 S/cm,其传感性能在ε=0–40%和ε=40%–60%的应变区间分别表现为GF=2.72（R2=0.92）和GF=10.41（R2=0.98）,并展示了超过400次循环的良好重复性和400 ms的响应时间。

关键词：导电聚合物多孔结构 PEDOT:PSS 应变传感器可穿戴设备

辅助经颅磁治疗的MRI颅脑三维重建及可视化定位系统

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辅助经颅磁治疗的MRI颅脑三维重建及可视化定位系统

作者：胡帅北京石油化工学院

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经颅磁刺激(Transcranial Magnetic Stimulation,TMS)是一种广泛应用的神经调控技术,其是利用刺激项圈变化的电场产生磁场,使大脑皮层产生感应电流,改变神经电位信号,诱导产生动作电位,从而调控神经活动。该技术具有无创和可控制性高等... 详细信息

经颅磁刺激(Transcranial Magnetic Stimulation,TMS)是一种广泛应用的神经调控技术,其是利用刺激项圈变化的电场产生磁场,使大脑皮层产生感应电流,改变神经电位信号,诱导产生动作电位,从而调控神经活动。该技术具有无创和可控制性高等优点。然而治疗过程中病人头部的随机移动,会造成治疗效果降低。目前在TMS治疗中需要佩戴辅助定位器和人工配准来定位跟随治疗靶点,但操作繁琐复杂。同时给病人带来不适感,导致头部进一步移动,进而造成治疗效果降低,所以需要头部靶点自动定位来跟随治疗,增强治疗效果。另外,为了方便医生了解病人情况,快速确定靶点,需要构建磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)影像三维重建模型,医生可通过人机交互系统快速拾取靶点。所以迫切需要研发基于MRI影像的定位系统。针对自动定位需求,本文提出了辅助经颅磁治疗的MRI颅脑三维重建及可视化定位系统。建立基于MRI的颅脑三维重建模型,并开发出人机交互系统,为医护人员通过交互界面拾取治疗靶点提供支撑,通过面部特征点的识别、配准实现头部靶点动态定位。这能减轻医务人员操作负担,同时能跟随病人头部靶点,提升治疗效果。本系统内容如下:1)针对当前TMS治疗过程的不足,对辅助经颅磁治疗的MRI颅脑三维重建及可视化定位系统的要求进行剖析。针对当前功能进行分析,重新梳理了系统功能要求、数据要求与工作流程,从而构建了定位系统总体方案,阐述了系统硬件组成和软件模块功能。2)MRI影像脑组织和头皮的分割是三维重建的基础,在3D UNet模型基础上添加了三维注意力机制、密集跳跃连接和标准层模块,对网络分割效果进行了改善,获得了训练模型,从而实现了MRI影像的自动分割。利用Marching Cube重建算法对MRI影像分割后的结果进行重建,对重建效果进行了测试,重建精度为均方差0.15mm。3)开发了颅脑可视化人机交互系统,并使用Qt和VTK建立了人机交互界面。系统主要包括两大模块,分别是图形图像展示和人机交互模块。图形图像展示模块主要包括MRI影像数据读取、三维重建模型读取和MRI图像展示、MRI三维重建模型中人脸特征点及其人脸点云提取。人机交互模块具有翻层、靶点拾取和头皮治疗靶点输出功能,该系统能够实现一键式治疗。4)针对没有辅助定位器时的治疗靶点的实时定位问题,提出了基于深度相机图像信息的头部靶点动态定位方法。先通过相机坐标系下的人脸特征点的提取,跟MRI三维重建模型的人脸特征点匹配;通过欧式距离算法和颜色过滤算法获得相机人脸点云而计算出MRI影像坐标和相机获取图像坐标的变换矩阵。对系统进行初始化标定,获得相机坐标跟机械臂坐标转换关系,确定治疗靶点在机械臂坐标下空间的位姿。MRI三维重建模型人脸点云和通过深度相机获取的人脸点云配准均方差为1.94mm。5)设计并且搭建辅助经颅磁治疗的MRI颅脑三维重建及可视化定位系统,对治疗靶点定位和随动功能进行了验证。标定相机外参,确定了头部治疗靶点在机械臂坐标系下的位姿数据。基于辅助经颅磁治疗的MRI颅脑三维重建及可视化定位系统,开展了头部治疗靶点动态定位实验,实验结果表明,最大位置误差为4.74mm,小于系统设计要求的10mm误差值,能够满足不同患者治疗要求。

关键词：经颅磁刺激治疗三维重建三维点云人机交互人脸特征点识别

基于元认知策略的包装工程专业计算机编程教学改革

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包装工程 2024年

作者：齐元胜杨子琳张勇斌付秀丽北京印刷学院北京石油化工学院

随着智能包装领域的不断发展，计算机编程已成为包装工程专业需要具备的关键能力之一，掌握计算机编程技能对于包装工程师在自动化包装设备的设计、生产效率与质量的提升方面发挥着重要作用。为了促进包装工程专业学生对数字化包装技术... 详细信息

随着智能包装领域的不断发展，计算机编程已成为包装工程专业需要具备的关键能力之一，掌握计算机编程技能对于包装工程师在自动化包装设备的设计、生产效率与质量的提升方面发挥着重要作用。为了促进包装工程专业学生对数字化包装技术的深入理解和应用，推动包装工程专业人才培养模式从传统包装向智能包装转型，将元认知策略融入计算机编程教学过程，并提出一种创新的基于元认知策略的编程教学模式。通过比较实验组与对照组学生的教学实践和成绩评估，发现采用基于元认知策略的教学模式能显著提高学生的元认知能力和编程技能：在引导学生进行反思和自我监控的学习过程中，学生能更深入地理解编程的逻辑结构和基本原理，有效提升了编程的效率和质量，同时也提升了学生的元认知能力。

关键词：包装工程元认知教学改革编程

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二维光子晶体水凝胶传感器检测邻苯二甲醛